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在许多突发事故中，第一响应者往往面临复杂环境，诸如结构不稳的建筑或交通肇事现场。滑铁卢团队的软体机器人可携带基础生命监测设备（如心率、呼吸传感器），并快速自主接近伤员。这一设计使机器人能够在初步评估阶段代替人工进入最危险的区域，降低救援人员的风险。
该机器人基于近期发表于 arXiv 平台的 TRIFFID 项目技术：TRIFFID 是一套集地面与空中无人系统、AI 感知与通信平台的综合框架，可用于野火、洪灾和地震等灾难现场。滑铁卢团队正借助其中智能导航与语义理解技术让机器人实现自主探测与数据传输。
硬件团队负责人 Lauren Mackay 介绍，该机器人已在模拟交通事故与城市搜救环境中试验。未来可能成为消防、警察、急救中心的辅助设备，让救援团队在初期阶段获取实时生命迹象，加快决策节奏。
结合 TRIFFID 项目的多模块融合技术，滑铁卢大学的研究团队未来将深入优化机器人系统，提升其稳定性、自动化与跨平台兼容性。通过与救援机构的合作推进，将软硬件转化为实际装备，用于加拿大乃至全球的灾害响应训练与实战场景。
滑铁卢大学这款针对急救现场设计的软体机器人，将成为第一响应者的新伙伴，具备实时感知与环境适应能力。它不仅能降低救援风险，也为救援模式引入“智能预判”与结构监测功能。这体现了加拿大高校在救援科技领域的创新潜力，也提示了教育、工程与应急领域融合的新方向。
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刘畅
